应用模糊本体的广义关联规则挖掘算法
模糊集与本体结合的数据挖掘方法得到了广泛的关注。为了丰富数据挖掘效果以及数据挖掘得出的规则的完整性,本文在模糊本体的挖掘算法基础上,提出了模糊本体中叶子结点的相似度定义以及不同语义层次所含项目集的数目定义多重最小支持度,提出了基于模糊本体的广义关联规则算法。对比实验证明,基于模糊本体的广义关联规则算法的挖掘具有更强的可读性,获得的语义关联规则更加丰富,促进了在广义关联规则挖掘过程中使概念泛化更加合理,提高了算法效率。
数据挖掘 模糊本体 关联规则 多重最小支持度
吕刚 王昆仑 郑诚
安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室,安徽,合肥,230039;安徽大学计算机科学与技术学院,安徽,合肥,230039;合肥学院计算机科学与技术系,安徽,合肥,230601;合肥学院网络与智能信 合肥学院计算机科学与技术系,安徽,合肥,230601;合肥学院网络与智能信息处理合肥学院重点实验室,安徽,合肥,230601 安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室,安徽,合肥,230039;安徽大学计算机科学与技术学院,安徽,合肥,230039
国内会议
哈尔滨
中文
105-107,121
2009-08-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）